//Trie（发音类似 "try"）或者说 前缀树 是一种树形数据结构，用于高效地存储和检索字符串数据集中的键。这一数据结构有相当多的应用情景，例如自动补完和拼
//写检查。 
//
// 请你实现 Trie 类： 
//
// 
// Trie() 初始化前缀树对象。 
// void insert(String word) 向前缀树中插入字符串 word 。 
// boolean search(String word) 如果字符串 word 在前缀树中，返回 true（即，在检索之前已经插入）；否则，返回 false
// 。 
// boolean startsWith(String prefix) 如果之前已经插入的字符串 word 的前缀之一为 prefix ，返回 true ；否
//则，返回 false 。 
// 
//
// 
//
// 示例： 
//
// 
//输入
//["Trie", "insert", "search", "search", "startsWith", "insert", "search"]
//[[], ["apple"], ["apple"], ["app"], ["app"], ["app"], ["app"]]
//输出
//[null, null, true, false, true, null, true]
//
//解释
//Trie trie = new Trie();
//trie.insert("apple");
//trie.search("apple");   // 返回 True
//trie.search("app");     // 返回 False
//trie.startsWith("app"); // 返回 True
//trie.insert("app");
//trie.search("app");     // 返回 True
// 
//
// 
//
// 提示： 
//
// 
// 1 <= word.length, prefix.length <= 2000 
// word 和 prefix 仅由小写英文字母组成 
// insert、search 和 startsWith 调用次数 总计 不超过 3 * 104 次 
// 
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package com.cute.leetcode.editor.cn;
public class ImplementTriePrefixTree {
    public static void main(String[] args) {
    }
    //leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion)

class Trie {

    /**
     * 前缀树（之前没有了解过，是典型的多叉树结构，在搜索上的应用非常广泛）
     * 前缀树的每一个节点都储存一个字母表以及一个终止标志位（标志当前节点是否是一个词的末尾）
     * 这种方法储存空间占用还是挺大的，一次建树多次查询，但是与建立先后顺序无关，最后树都是一样的
     *
     * 前缀树整体结构上是这样的
     *      根节点root：root本身不存放值，next数组存放以26个字符开始的单词首位，相当于链表的首个元素
     *      各个子结点：next中存放的是下一个字符是否存在，以及到达本节点是否为一个单词的结束
     */

    class TreeNode{ //前缀树节点类
        private boolean isEnd;//结束标志位
        TreeNode[] next;//储存下一个节点，26个小写字母，所以用26个位置

        public TreeNode() {
            this.isEnd = false;
            this.next = new TreeNode[26];
        }
    }

    private TreeNode root;
    public Trie() {//初始化前缀树
        root = new TreeNode();
    }

    /**
     * 插入一个word
     * 每次插入都从根节点开始进行比较，如果当前节点的next中对应字符位置为null，则新建，不然直接跳到下一个节点
     * 直到最后将当前节点的末尾标志设置为true
     */
    public void insert(String word) {

        TreeNode node = root;
        for (char c : word.toCharArray()){
            if (node.next[c-'a'] == null) node.next[c-'a'] = new TreeNode();
            node = node.next[c-'a'];
        }
        node.isEnd = true;
    }

    /**
     * 完全匹配一个单词
     * 根据字符进行比较，如果查不到下一个字符则直接返回null
     * 查完当前字符后检查是否为结束位，是结束位才返回true，否则说明下边还有字符，需要返回false
     */
    public boolean search(String word) {
        TreeNode node = root;
        for (char c:word.toCharArray()){
            if (node.next[c-'a']==null) return false;
            node = node.next[c-'a'];
        }
        return node.isEnd;
    }

    /**
     * 这里不需要检查是否为结束位了，如果能够遍历完当前word直接返回true
     */
    public boolean startsWith(String prefix) {
        TreeNode node = root;
        for (char c:prefix.toCharArray()){
            if (node.next[c-'a']==null) return false;
            node = node.next[c-'a'];
        }
        return true;
    }
}

/**
 * Your Trie object will be instantiated and called as such:
 * Trie obj = new Trie();
 * obj.insert(word);
 * boolean param_2 = obj.search(word);
 * boolean param_3 = obj.startsWith(prefix);
 */
//leetcode submit region end(Prohibit modification and deletion)

}